果蝇并不以聪明著称——你可能已经在露台桌上放太久的酒杯里淹死过不止一只。然而，凭借大约14万个神经元——比罂粟籽还小的大脑——果蝇能在几分之一秒内分辨出大量气味，并长时间保留对该气味的记忆。在这方面，它们比目前的“电子鼻”做得好得多，后者往往昂贵、检测范围狭窄，而且一学到新气味就迅速忘记旧气味。

那么，为什么不直接模仿果蝇呢？这正是越来越多研究人员在问的问题——包括冲绳科学技术研究所的Kevin Max和Yang Shen，他们的新算法Spi-Fly在最近发表于《神经形态计算与工程》期刊的论文中有所描述。

从机械角度看，嗅觉是一种奇怪的感官。视觉和听觉都归结为可绘制在图上的单一物理维度——波长——这使得它们研究起来相对整洁。相比之下，气味分子无法归结为任何单一物理维度。生物学不得不寻找更混乱的解决方案：数百种不同的受体蛋白，每种都形状各异，能抓住特定的分子特征，以组合方式激发，然后大脑必须解码这些组合。这是一个组合复杂性如此之高的系统，以至于直到1991年Linda Buck和Richard Axel才识别出背后的受体基因家族——这项工作为他们赢得了2004年的诺贝尔奖。

尽管我们对嗅觉的理解存在困难，“电子鼻”已在市场上存在。Alpha MOS、Aryballe和Odotech等公司销售它们用于食品质量控制、环境监测和安全检查。这些鼻子的弱点在于泛化能力。一个调校用于嗅出变质橄榄油的设备，与在机场安检点标记特定爆炸物的设备不同。为一项新任务重新调整通常意味着几乎从头开始重新训练其软件。

这一限制背后有两个技术瓶颈。首先，这些系统通常需要大量手工标注的示例才能可靠地区分不同气味。其次，教它们新气味往往会打乱它们已知的东西——研究人员称之为“灾难性遗忘”的问题，相当于学会游泳后忘记骑自行车的电子版。

果蝇——以及其他许多昆虫——没有这个问题，尽管它们的大脑微小。它们如何用如此少的脑力区分气味并记住它们？根据论文作者的说法，秘密在于所谓的稀疏编码。可以把它想象成果蝇的大脑为每种气味分配一个条形码。其嗅觉系统依赖大约2000个特化细胞，称为Kenyon细胞，它们接收来自果蝇气味受体的稀疏、随机连接的信号。这些Kenyon细胞都报告给一个单一的中继点：前侧配对神经元（APL）（实际上是一对对称的神经元，每个大脑半球一个）。APL通过向每个Kenyon细胞同时发出强烈的全局抑制来响应，几乎使所有细胞沉默。在抑制后仍然活跃的细胞就是Max和Shen所称的该特定气味的条形码。

Spi-Fly仅在传感器完成工作后才介入——这里的一切都发生在模拟中，使用预先记录的传感器数据，算法本身与捕捉气味无关。在Max和Shen的工作中，传感器读数变成尖峰流，稀疏且随机地投射到代表Kenyon细胞的隐藏层，神经元相互抑制，而不是依赖单一的APL样裁判。从那里，隐藏层连接到输出层，每个标记气味一个神经元，等待学习哪个条形码属于哪种气味。

实际学习的是条形码与气味之间的连接。